Améliorez la valeur à vie du client grâce à une plateforme de gestion de
la valeur client des télécommunications basée sur l'IA

Magik repose sur un noyau d'IA/ML et offre aux opérateurs télécoms : des modèles d'apprentissage supervisé pour la prédiction du taux de désabonnement, la détection des fraudes et l'évaluation du risque de crédit ; un clustering non supervisé pour la segmentation des abonnés ; un apprentissage profond pour la détection des anomalies réseau ; un traitement automatique du langage naturel pour l'analyse des sentiments sur les réseaux sociaux ; et un apprentissage par renforcement pour l'optimisation dynamique des offres. Ces modèles fonctionnent sur des données télécoms en temps réel (CDR, événements de signalisation, factures) et fournissent des prédictions qui orientent directement les décisions commerciales et opérationnelles.

Le moteur de prédiction de désabonnement par IA de Magik analyse des centaines de signaux comportementaux — notamment la baisse de la consommation, la diminution de la fréquence des recharges, l'augmentation du nombre de plaintes, l'insertion de cartes SIM concurrentes et la dégradation de la qualité du réseau — afin de générer des scores de probabilité de désabonnement individuels pour chaque abonné. Ces scores alimentent des processus de fidélisation automatisés : les abonnés à haut risque reçoivent des offres de fidélisation ciblées via le canal le plus efficace, ce qui réduit généralement le désabonnement volontaire de 15 à 30 % au cours de la première année de déploiement.

Oui. Magik utilise l'IA en temps réel pour détecter les fraudes sur les flux d'événements réseau, identifiant ainsi les fraudes liées aux boîtiers SIM, à l'IRSF, au wangiri, aux abonnements et à l'itinérance en quelques secondes dès le début d'une activité suspecte. Des modèles de détection d'anomalies établissent des comportements de référence normaux pour chaque abonné et élément du réseau, signalant les écarts correspondant à des schémas de fraude connus. La création automatisée de cas et les règles de blocage peuvent être déclenchées sans intervention humaine, minimisant ainsi les pertes liées à la fraude.

Le moteur de personnalisation IA de Magik crée des profils d'abonnés en temps réel, combinant leurs habitudes d'utilisation, le type d'appareil, leurs habitudes de localisation, leur étape du cycle de vie et leurs scores de propension pour différents produits. Ces profils alimentent les moteurs de Meilleure Offre Suivante (NBO) Meilleure Action Suivante (NBA) qui recommandent des forfaits personnalisés, des incitations à la mise à niveau et des offres promotionnelles. Les recommandations sont diffusées via les systèmes de gestion de campagnes, les applications d'assistance client, les menus USSD et les points de vente, optimisant ainsi la pertinence des offres et les conversions.

Oui. Magik s'intègre aux fonctionnalités d'IA générative et de LLM pour automatiser la narration des analyses et la génération de rapports. Au lieu de tableaux de bord nécessitant une interprétation manuelle, la couche GenAI de Magik génère des résumés en langage naturel des variations des indicateurs clés de performance (KPI), des anomalies et des actions recommandées, rendant ainsi les analyses accessibles aux parties prenantes non techniques.

Des briefings quotidiens automatisés, des messages d'alerte et des synthèses pour la direction peuvent être générés et diffusés sans intervention d'un analyste.

Magik est la plateforme d'analyse de données massives (Big Data) de 6D Technologies, basée sur l'IA et conçue spécifiquement pour les télécommunications. Contrairement aux outils de BI génériques qui
nécessitent une personnalisation poussée pour gérer les structures CDR et la logique métier des télécommunications, Magik intègre préconfiguré
des modèles d'IA, des cadres d'indicateurs clés de performance (KPI) et des modèles de cas d'utilisation spécifiques aux télécommunications. Ses moteurs d'IA sont entraînés sur des données télécoms dès le premier jour,

ce qui permet une détection précise des fraudes, la prédiction du taux de désabonnement et la création de modèles de personnalisation, sans des mois de développement de modèles personnalisés.

Le module d'analyse réseau IA de Magik traite les données de performance réseau en temps réel — y compris les indicateurs clés de performance (KPI) des couches RAN, cœur et transport — afin de prédire la congestion, de détecter les dégradations avant qu'elles n'affectent les abonnés et de corréler les événements réseau avec les indicateurs d'expérience client. L'analyse des causes profondes par IA accélère le diagnostic des pannes, tandis que les modèles prédictifs de capacité guident les décisions d'investissement réseau, garantissant ainsi que les équipes d'ingénierie se concentrent sur les opportunités d'optimisation les plus pertinentes.